本發(fā)明涉及無(wú)線通信領(lǐng)域，尤其涉及一種協(xié)同認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)主用戶信號(hào)歸一化能量檢測(cè)方法。
背景技術(shù)：
：認(rèn)知無(wú)線電(CognitiveRadio，簡(jiǎn)稱CR)是一種允許次用戶實(shí)時(shí)地檢測(cè)主用戶所使用的授權(quán)頻段，并在次用戶檢測(cè)到主用戶的授權(quán)頻段處于空閑狀態(tài)時(shí)，次用戶調(diào)整自身的發(fā)射功率以及信號(hào)調(diào)制參數(shù)，從而在保證主用戶通信質(zhì)量的前提下，使用分配給主用戶的處于空閑狀態(tài)的授權(quán)頻段進(jìn)行通信，以智能地提高頻譜利用率；在主用戶需要占用該授權(quán)頻段時(shí)，次用戶必須從該授權(quán)頻段上退出，然后去搜索、檢測(cè)其它空閑頻段以完成自己的通信。因此，在認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)中，要求次用戶針對(duì)主用戶授權(quán)頻段所采用的檢測(cè)方法具有高度的可靠性。在傳統(tǒng)的針對(duì)主用戶授權(quán)頻段的檢測(cè)方法中，主要基于主用戶信號(hào)能量的檢測(cè)方法，簡(jiǎn)稱能量檢測(cè)方法。能量檢測(cè)方法是指次用戶根據(jù)所接收授權(quán)頻段上的信號(hào)能量，得到該接收信號(hào)的能量統(tǒng)計(jì)值，并通過(guò)比較該能量統(tǒng)計(jì)值與預(yù)設(shè)的閾值，判斷所得能量統(tǒng)計(jì)值大于預(yù)設(shè)的閾值時(shí)，則判斷主用戶的該授權(quán)頻段被信號(hào)占用，該授權(quán)頻段處于占用狀態(tài)；否則，判斷該授權(quán)頻段處于空閑狀態(tài)，次用戶此時(shí)便可以通過(guò)調(diào)整調(diào)制參數(shù)以在檢測(cè)到的空閑授權(quán)頻段上通信。但是，在實(shí)際通信環(huán)境中，由于受多徑衰落、陰影效應(yīng)和噪聲不確定性等諸多因素的不利影響，僅僅寄希望于依靠單個(gè)次用戶利用能量檢測(cè)方法對(duì)主用戶授權(quán)頻段進(jìn)行檢測(cè)往往不能適應(yīng)對(duì)主用戶信號(hào)檢測(cè)率的要求。因此，相繼有學(xué)者提出了基于多個(gè)次用戶的協(xié)同檢測(cè)(或稱協(xié)作檢測(cè))方法。協(xié)同檢測(cè)的核心仍然是先通過(guò)各次用戶各自利用傳統(tǒng)的能量檢測(cè)方法對(duì)主用戶授權(quán)頻段作單獨(dú)的檢測(cè)，然后各次用戶再將各自獨(dú)立的檢測(cè)結(jié)果發(fā)送給融合中心，由融合中心根據(jù)各次用戶發(fā)送來(lái)的檢測(cè)結(jié)果按照一定的準(zhǔn)則進(jìn)行融合，從而得到針對(duì)主用戶授權(quán)頻段的最終的檢測(cè)結(jié)果。但是，上述所提到的多次用戶的協(xié)同檢測(cè)方法只是利用融合中心簡(jiǎn)單地將各次用戶的檢測(cè)結(jié)果按照一定準(zhǔn)則融合，這在一定程度上雖然降低了融合中心的計(jì)算復(fù)雜度，但是因沒(méi)有均衡地考慮各次用戶對(duì)授權(quán)頻段上所接收信號(hào)的實(shí)際信號(hào)能量情況，也沒(méi)有考慮到各次用戶檢測(cè)性能的優(yōu)劣，以至最終針對(duì)主用戶授權(quán)頻段狀態(tài)的檢測(cè)不夠準(zhǔn)確。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是針對(duì)上述現(xiàn)有技術(shù)提供一種能夠均衡地考慮各次用戶所接收主用戶授權(quán)頻段上的信號(hào)能量以及各次用戶的檢測(cè)性能情況，以達(dá)到準(zhǔn)確檢測(cè)主用戶授權(quán)頻段狀態(tài)的協(xié)同認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)主用戶信號(hào)歸一化能量檢測(cè)方法。本發(fā)明解決上述技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方案為：協(xié)同認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)主用戶信號(hào)歸一化能量檢測(cè)方法，用于主用戶、頻譜感知融合中心以及M個(gè)次用戶所形成的協(xié)同認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中，其特征在于，依次包括如下步驟：步驟1，在M個(gè)次用戶中，以其中一個(gè)次用戶CRi作為起始用戶，構(gòu)建自身針對(duì)主用戶授權(quán)頻段占用情況的檢測(cè)模型；其中，針對(duì)主用戶授權(quán)頻段的檢測(cè)模型如下：其中，Y(n)為次用戶接收到的信號(hào)，X(n)為主用戶的信號(hào)，W(n)為噪聲信號(hào)，n＝1,2,…,N，N為取樣數(shù)目；i＝1,2,…,M；M≥3；步驟2，該次用戶CRi依據(jù)已構(gòu)建的檢測(cè)模型，對(duì)主用戶授權(quán)頻段上的信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)，得到關(guān)于能量檢測(cè)的能量檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量；其中，能量檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量設(shè)置如下：Ti為次用戶CRi得到的能量檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量；步驟3，剩余M-1個(gè)次用戶根據(jù)步驟1至步驟2的方法，依次得到各自對(duì)應(yīng)的能量檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量，并由M個(gè)次用戶分別將各自得到的能量檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量以及各自的信噪比分別發(fā)送給頻譜感知融合中心；步驟4，頻譜感知融合中心根據(jù)各次用戶所發(fā)送來(lái)的信噪比，分別對(duì)M個(gè)次用戶進(jìn)行分簇，以分別得到、獲取參與協(xié)同的主協(xié)同次用戶集合以及輔助協(xié)同次用戶集合；其中，主協(xié)同次用戶集合和輔助協(xié)同次用戶集合的獲取過(guò)程包括如下步驟4-1至步驟4-3：步驟4-1，頻譜感知融合中心根據(jù)接收的M個(gè)次用戶所對(duì)應(yīng)的信噪比，計(jì)算各次用戶對(duì)應(yīng)的信噪比在所有M個(gè)次用戶信噪比集合中的權(quán)值ωi；其中，次用戶CRi所對(duì)應(yīng)信噪比的權(quán)值ωi計(jì)算如下：ωi=SNRiΣi=1M(SNRi)2M;]]>步驟4-2，頻譜感知融合中心根據(jù)預(yù)設(shè)協(xié)同次用戶篩選閾值以及各次用戶對(duì)應(yīng)信噪比的權(quán)值情況，篩選出參與協(xié)同檢測(cè)的主協(xié)同次用戶集合以及輔助協(xié)同次用戶集合：當(dāng)次用戶所對(duì)應(yīng)信噪比的權(quán)值大于或者等于預(yù)設(shè)協(xié)同次用戶篩選閾值ω0時(shí)，則選擇該次用戶參與協(xié)同檢測(cè)，并置入主協(xié)同次用戶集合S1中；否則，則將該次用戶作為參與協(xié)同檢測(cè)的輔助協(xié)同次用戶，并置入輔助協(xié)同次用戶集合S2中；其中，在主協(xié)同次用戶集合S1中，設(shè)定最終作為參與協(xié)同檢測(cè)的次用戶的總數(shù)目為M1；在輔助協(xié)同次用戶集合S2中，設(shè)定最終作為參與協(xié)同檢測(cè)的輔助協(xié)同次用戶的總數(shù)目為M2，且M1+M2＝M；步驟4-3，在主協(xié)同次用戶集合S1中，預(yù)設(shè)M3個(gè)按照升序排列的分簇閾值λj，頻譜感知融合中心根據(jù)主協(xié)同次用戶集合S1中各協(xié)同次用戶發(fā)送來(lái)的信噪比分別與各分簇閾值作判斷比較，以得到M3個(gè)獨(dú)立的含有協(xié)同次用戶的分簇；j＝1,2,…,M3且分簇標(biāo)記為Cl，l＝1,2,…,M3，1≤M3≤M；其中，頻譜感知融合中心對(duì)各協(xié)同次用戶的分簇過(guò)程包括如下步驟4-31和步驟4-33：步驟4-31，根據(jù)M3個(gè)分簇閾值，設(shè)定M3+1個(gè)分簇區(qū)間段分別為和其中，位于第一分簇內(nèi)的協(xié)同次用戶對(duì)應(yīng)的信噪比處于(-∞,λ1]區(qū)間段內(nèi)，位于第二分簇內(nèi)的協(xié)同次用戶對(duì)應(yīng)的信噪比處于(λ1,λ2]區(qū)間段內(nèi)，依次類推，位于第M3分簇內(nèi)的協(xié)同次用戶對(duì)應(yīng)的信噪比處于區(qū)間段內(nèi)，位于第M3+1分簇內(nèi)的協(xié)同次用戶對(duì)應(yīng)的信噪比處于區(qū)間段內(nèi)；步驟4-32，頻譜感知融合中心分別將主協(xié)同次用戶集合S1中各協(xié)同次用戶對(duì)應(yīng)的信噪比與M3+1個(gè)分簇區(qū)間段比較，以判決各協(xié)同次用戶所處的分簇區(qū)間段；其中，當(dāng)協(xié)同次用戶的信噪比處于分簇區(qū)間段(-∞,λ1]或者時(shí)，則不準(zhǔn)該協(xié)同次用戶參與協(xié)同檢測(cè)；步驟4-33，在含有協(xié)同次用戶的M4個(gè)分簇內(nèi)，按照協(xié)同次用戶對(duì)應(yīng)信噪比從大到小的順序，選擇各分簇內(nèi)具有最大信噪比的協(xié)同次用戶作為該分簇的簇首次用戶，并選擇各分簇內(nèi)具有最小信噪比的協(xié)同次用戶作為該分簇的簇內(nèi)感知融合中心，從而得到M4個(gè)簇首次用戶以及對(duì)應(yīng)的M4個(gè)簇內(nèi)感知融合中心，M4≤M3；步驟5，頻譜感知融合中心根據(jù)M4個(gè)分簇對(duì)應(yīng)的簇內(nèi)協(xié)同次用戶的信噪比以及輔助協(xié)同次用戶集合S2內(nèi)所有輔助協(xié)同次用戶的信噪比，得到M4個(gè)分簇對(duì)應(yīng)的主協(xié)同貢獻(xiàn)系數(shù)δl以及輔助協(xié)同次用戶集合S2的輔助協(xié)同貢獻(xiàn)系數(shù)其中：M4個(gè)分簇各自對(duì)應(yīng)的主協(xié)同貢獻(xiàn)系數(shù)輔助協(xié)同次用戶集合S2的輔助協(xié)同貢獻(xiàn)系數(shù)其中，表示第l個(gè)分簇Cl內(nèi)的第r個(gè)協(xié)同次用戶CRr的信噪比，ml表示第l個(gè)分簇Cl內(nèi)所有協(xié)同次用戶的總數(shù)目且ml≠M(fèi)4，M2表示輔助協(xié)同次用戶集合S2內(nèi)所有輔助協(xié)同次用戶的總數(shù)目；步驟6，頻譜感知融合中心根據(jù)步驟3中各次用戶發(fā)送來(lái)的能量檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量情況以及步驟5中的分簇情況，搜索得到各分簇內(nèi)的次用戶列表；步驟7，頻譜感知融合中心根據(jù)得到的各分簇所對(duì)應(yīng)的次用戶列表以及步驟5中所對(duì)應(yīng)的主協(xié)同貢獻(xiàn)系數(shù)、輔助協(xié)同貢獻(xiàn)系數(shù)，得到主協(xié)同次用戶集合以及輔助協(xié)同次用戶集合所對(duì)應(yīng)的所有次用戶的歸一化能量檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量；其中，歸一化能量檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量計(jì)算如下：T′=δl·Σl=1M4Σr=1mlTlr+δS2·Σq=1M2Tq;]]>其中，表示第l個(gè)分簇Cl內(nèi)的第r個(gè)協(xié)同次用戶對(duì)應(yīng)的能量檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量，Tq表示輔助協(xié)同次用戶集合S2內(nèi)的第q個(gè)輔助協(xié)同次用戶對(duì)應(yīng)的能量檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量；步驟8，設(shè)定關(guān)于決策門限的能量檢測(cè)優(yōu)化函數(shù)方程ξ，并根據(jù)能量檢測(cè)優(yōu)化函數(shù)方程ξ得到能量檢測(cè)的最佳門限值；其中：關(guān)于決策門限的能量檢測(cè)優(yōu)化函數(shù)方程ξ定義為：ξ=argminPe=PH0·Q(ξ-σn22M4σn4)+PH1·Q(ξ-(1+SNR‾)σn22M4(1+2SNR‾)σn4);]]>能量檢測(cè)的最佳門限值ξopt為：ξopt=ξ|∂Pe∂ξ=0=σn22+σn214+SNR‾2+4SNR‾+2M4·SNR‾ln(PH0PH12SNR‾+1);]]>其中，表示為高斯噪聲的噪聲方差，為主用戶PU的授權(quán)頻段處于空閑狀態(tài)H0的概率，為主用戶PU的授權(quán)頻段處于占用狀態(tài)H1的概率；步驟9，頻譜感知融合中心獲取得到關(guān)于決策門限的能量檢測(cè)優(yōu)化函數(shù)ξ、對(duì)應(yīng)能量檢測(cè)的最優(yōu)門限值ξopt以及步驟7中得到的歸一化能量檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量T'，計(jì)算主用戶的授權(quán)頻段為占用狀態(tài)H1的檢測(cè)概率Pd，并以所得到的該檢測(cè)概率Pd作為M個(gè)次用戶的最終協(xié)同檢測(cè)概率；其中：Pf=Pr(T′>H0)=Q(ξopt-σn22Mσn4),Pd=Pr(T′>H0)=Q(ξopt-(1+SNR‾)σn22M(2SNR‾+1)σn4);]]>Q(z)=∫z∞12πe-12x2dx,SNR‾=1MΣk=1MSNRk;]]>Qd＝Pd；其中，Pf為主用戶的授權(quán)頻段為占用狀態(tài)H1的虛警概率，Pd為主用戶的授權(quán)頻段為占用狀態(tài)H1的檢測(cè)概率；為M個(gè)次用戶所對(duì)應(yīng)信噪比的平均值，Q(z)表示正態(tài)高斯互補(bǔ)積分函數(shù)，Qd表示M個(gè)次用戶的最終協(xié)同檢測(cè)概率。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于：首先，通過(guò)比較多個(gè)次用戶的信噪比與預(yù)設(shè)閾值，從而將不同信噪比的次用戶分配到對(duì)應(yīng)的主協(xié)同次用戶集合以及輔助協(xié)同次用戶集合中，摒棄了傳統(tǒng)協(xié)同檢測(cè)中只選擇信噪比較大的次用戶而剔除掉相對(duì)較小信噪比次用戶所給來(lái)的降低整體檢測(cè)性能的不利弊端，此處既考慮信噪比權(quán)值較高的次用戶，又不放棄信噪比權(quán)值較低的次用戶，從而把所有次用戶檢測(cè)結(jié)果充分考慮到協(xié)同檢測(cè)中，大大地提高了后續(xù)的協(xié)作檢測(cè)性能；其次，對(duì)主協(xié)同次用戶集合中的所有的次用戶進(jìn)行分簇，得到各分簇對(duì)應(yīng)的各自的簇內(nèi)協(xié)同檢測(cè)結(jié)果，并得到主協(xié)同次用戶集合對(duì)應(yīng)的主協(xié)同貢獻(xiàn)系數(shù)以及輔助協(xié)同次用戶集合的輔助協(xié)同貢獻(xiàn)系數(shù)，從而準(zhǔn)確獲取主協(xié)同次用戶集合和輔助協(xié)同次用戶集合對(duì)整個(gè)檢測(cè)結(jié)果的貢獻(xiàn)程度，進(jìn)一步提高整個(gè)檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確度；最后，獲取得到主協(xié)同次用戶集合以及輔助協(xié)同次用戶集合所對(duì)應(yīng)的所有次用戶的歸一化能量檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量，均衡地考慮各次用戶對(duì)主用戶授權(quán)頻段上所接收信號(hào)的實(shí)際信號(hào)能量情況，并通過(guò)設(shè)定關(guān)于決策門限的能量檢測(cè)優(yōu)化函數(shù)方程，得到能量檢測(cè)的最佳門限值，并根據(jù)所得能量檢測(cè)的最佳門限值準(zhǔn)確得到所有次用戶的最終的協(xié)同檢測(cè)概率。附圖說(shuō)明圖1為本發(fā)明實(shí)施例中協(xié)同認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的示意圖；圖2為本發(fā)明實(shí)施例中協(xié)同認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)主用戶信號(hào)歸一化能量檢測(cè)方法的流程示意圖。具體實(shí)施方式以下結(jié)合附圖實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)描述。如圖2所示，本實(shí)施例中的協(xié)同認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)主用戶信號(hào)歸一化能量檢測(cè)方法，用于主用戶、頻譜感知融合中心以及M(M≥3)個(gè)次用戶所形成的協(xié)同認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中，協(xié)同認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)參見圖1中所示，該協(xié)同認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)主用戶信號(hào)歸一化能量檢測(cè)方法依次包括如下步驟1至步驟9：步驟1，在M個(gè)次用戶中，以其中一個(gè)次用戶CRi作為起始用戶，構(gòu)建自身針對(duì)主用戶授權(quán)頻段占用情況的檢測(cè)模型；其中，針對(duì)主用戶頻譜的檢測(cè)模型如下：其中，Y(n)為次用戶接收到的信號(hào)，X(n)為主用戶的信號(hào)，W(n)為噪聲信號(hào)，噪聲信噪W(n)符合高斯分布，n＝1,2,…,N，N為取樣數(shù)目；i＝1,2,…,M；M≥3；H0表示主用戶的授權(quán)頻段處于空閑狀態(tài)，H1表示主用戶的授權(quán)頻段處于占用狀態(tài)；頻譜感知融合中心標(biāo)記為FC；主用戶標(biāo)記為PU；步驟2，該次用戶CRi依據(jù)已構(gòu)建的檢測(cè)模型，對(duì)主用戶授權(quán)頻段上的信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)，得到關(guān)于能量檢測(cè)的能量檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量；能量檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量計(jì)算公式設(shè)置如下：Ti=Σn=1N[Y2(n)];]]>其中，Ti為次用戶CRi得到的能量檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量，Y(n)為次用戶CRi接收到的信號(hào)；步驟3，剩余M-1個(gè)次用戶根據(jù)步驟1至步驟2的方法，依次得到各自對(duì)應(yīng)的能量檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量，并由M個(gè)次用戶分別將各自得到的能量檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量以及各自的信噪比分別發(fā)送給頻譜感知融合中心；步驟4，頻譜感知融合中心根據(jù)各次用戶所發(fā)送來(lái)的信噪比，分別對(duì)M個(gè)次用戶進(jìn)行分簇，以分別得到、獲取參與協(xié)同的主協(xié)同次用戶集合S1以及輔助協(xié)同次用戶集合S2；其中，主協(xié)同次用戶集合S1和輔助協(xié)同次用戶集合S2的獲取過(guò)程包括如下步驟4-1至步驟4-3：步驟4-1，頻譜感知融合中心根據(jù)接收的M個(gè)次用戶所對(duì)應(yīng)的信噪比，計(jì)算各次用戶對(duì)應(yīng)的信噪比在所有M個(gè)次用戶信噪比集合中的權(quán)值ωi；其中，次用戶CRi所對(duì)應(yīng)信噪比的權(quán)值ωi計(jì)算如下：SNRi為次用戶CRi的信噪比；針對(duì)次用戶的權(quán)重計(jì)算中，考慮各次用戶信噪比在所有M個(gè)次用戶信噪比集合中的權(quán)重情況，得到各次用戶在所有次用戶信噪比集合中的真實(shí)權(quán)重，以此準(zhǔn)確得到篩選主協(xié)同次用戶集合S1以及輔助協(xié)同次用戶集合S2的真實(shí)篩選參考指標(biāo)，從而提高各協(xié)作次用戶間的協(xié)作檢測(cè)性能；步驟4-2，頻譜感知融合中心根據(jù)預(yù)設(shè)協(xié)同次用戶篩選閾值以及各次用戶對(duì)應(yīng)信噪比的權(quán)值情況，篩選出參與協(xié)同檢測(cè)的主協(xié)同次用戶集合以及輔助協(xié)同次用戶集合：當(dāng)次用戶所對(duì)應(yīng)信噪比的權(quán)值大于或者等于預(yù)設(shè)協(xié)同次用戶篩選閾值ω0時(shí)，則選擇該次用戶參與協(xié)同檢測(cè)，并置入主協(xié)同次用戶集合S1中；否則，則將該次用戶作為參與協(xié)同檢測(cè)的輔助協(xié)同次用戶，并置入輔助協(xié)同次用戶集合S2中；在主協(xié)同次用戶集合S1中，設(shè)定最終作為參與協(xié)同檢測(cè)的次用戶的總數(shù)目為M1；在輔助協(xié)同次用戶集合S2中，設(shè)定最終作為參與協(xié)同檢測(cè)的輔助協(xié)同次用戶的總數(shù)目為M2，且M1+M2＝M；在現(xiàn)有的協(xié)同檢測(cè)方法中，通常通過(guò)設(shè)定閾值篩選出信噪比較大的次用戶參與協(xié)作，剩余的信噪比較小的次用戶則直接被剔除。這樣雖然能夠降低后續(xù)參與協(xié)同的各次用戶的協(xié)同檢測(cè)計(jì)算復(fù)噪度，但是由于信噪比較小的次用戶已經(jīng)被剔除掉，這樣將無(wú)法充分發(fā)揮這些被剔除掉次用戶對(duì)后續(xù)整個(gè)協(xié)作檢測(cè)效果的貢獻(xiàn)情況，以致于最終得到的整個(gè)協(xié)作檢測(cè)的性能大大降低；在本實(shí)施例中，通過(guò)設(shè)定、篩選出主協(xié)作次用戶集合S1和輔助協(xié)作次用戶集合S2，既考慮信噪比的權(quán)值較高的次用戶，又不放棄信噪比的權(quán)值較低的次用戶，從而把所有次用戶的檢測(cè)結(jié)果充分考慮到協(xié)作檢測(cè)中進(jìn)行協(xié)作檢測(cè)融合，進(jìn)而大大地提高了后續(xù)的協(xié)作檢測(cè)性能；步驟4-3，在主協(xié)同次用戶集合S1中，預(yù)設(shè)M3個(gè)按照升序排列的分簇閾值λj，頻譜感知融合中心根據(jù)主協(xié)同次用戶集合S1中各協(xié)同次用戶發(fā)送來(lái)的信噪比分別與各分簇閾值作判斷比較，以得到M3個(gè)獨(dú)立的含有協(xié)同次用戶的分簇；j＝1,2,…,M3且分簇標(biāo)記為Cl，l＝1,2,…,M3，1≤M3≤M；其中，頻譜感知融合中心對(duì)各協(xié)同次用戶的分簇過(guò)程包括如下步驟4-31和步驟4-33：步驟4-31，根據(jù)M3個(gè)分簇閾值，設(shè)定M3+1個(gè)分簇區(qū)間段分別為和其中，位于第一分簇內(nèi)的協(xié)同次用戶對(duì)應(yīng)的信噪比處于(-∞,λ1]區(qū)間段內(nèi)，位于第二分簇內(nèi)的協(xié)同次用戶對(duì)應(yīng)的信噪比處于(λ1,λ2]區(qū)間段內(nèi)，依次類推，位于第M3分簇內(nèi)的協(xié)同次用戶對(duì)應(yīng)的信噪比處于區(qū)間段內(nèi)，位于第M3+1分簇內(nèi)的協(xié)同次用戶對(duì)應(yīng)的信噪比處于區(qū)間段內(nèi)；例如，設(shè)定五個(gè)分簇閾值分別是λ1＝1dB、λ2＝2dB、λ3＝4dB、λ4＝5dB和λ5＝7dB；則第一分簇內(nèi)的協(xié)作次用戶信噪比處于(-∞,1dB]的區(qū)間段內(nèi)，第二分簇內(nèi)的協(xié)作次用戶信噪比處于(1dB,2dB]的區(qū)間段內(nèi)，第三分簇內(nèi)的協(xié)作次用戶信噪比處于(2dB,4dB]的區(qū)間段內(nèi)，第四分簇內(nèi)的協(xié)作次用戶信噪比處于(4dB,5dB]的區(qū)間段內(nèi)，第五分簇內(nèi)的協(xié)作次用戶信噪比處于(5dB,7dB]的區(qū)間段內(nèi)，第六分簇內(nèi)的協(xié)作次用戶信噪比處于(7dB,∞)的區(qū)間段內(nèi)；步驟4-32，頻譜感知融合中心分別將主協(xié)同次用戶集合S1中各協(xié)同次用戶對(duì)應(yīng)的信噪比與M3+1個(gè)分簇區(qū)間段比較，以判決各協(xié)同次用戶所處的分簇區(qū)間段；其中，當(dāng)協(xié)同次用戶的信噪比處于分簇區(qū)間段(-∞,λ1]或者時(shí)，則不準(zhǔn)該協(xié)同次用戶參與協(xié)同檢測(cè)；例如，在主協(xié)作次用戶集合S1中，參照步驟4-31所列的五個(gè)分簇閾值分別是λ1＝1dB、λ2＝2dB、λ3＝4dB、λ4＝5dB和λ5＝7dB，假如主協(xié)作次用戶集合S1中的某一協(xié)作次用戶的信噪比值為3dB，則該協(xié)作次用戶處于(2dB,4dB]的區(qū)間段內(nèi)；假如主協(xié)作次用戶集合S1中的另一協(xié)作次用戶的信噪比值為0.4dB，則該協(xié)作次用戶處于(-∞,1dB]的區(qū)間段內(nèi)，此時(shí)不準(zhǔn)該協(xié)作次用戶參與協(xié)作檢測(cè)；假如主協(xié)作次用戶集合S1中的另一協(xié)作次用戶的信噪比值為9dB，則該協(xié)作次用戶處于(7dB,∞)的區(qū)間段內(nèi)，此時(shí)不準(zhǔn)該協(xié)作次用戶參與協(xié)作檢測(cè)；步驟4-33，在含有協(xié)同次用戶的M4個(gè)分簇內(nèi)，按照協(xié)同次用戶對(duì)應(yīng)信噪比從大到小的順序，選擇各分簇內(nèi)具有最大信噪比的協(xié)同次用戶作為該分簇的簇首次用戶，并選擇各分簇內(nèi)具有最小信噪比的協(xié)同次用戶作為該分簇的簇內(nèi)感知融合中心，從而得到M4個(gè)簇首次用戶以及對(duì)應(yīng)的M4個(gè)簇內(nèi)感知融合中心，M4≤M3；在針對(duì)主用戶授權(quán)頻段的檢測(cè)中，次用戶的檢測(cè)性能與次用戶自身的信噪比之間通常呈現(xiàn)一定的正相關(guān)性。次用戶自身的信噪比越大，次用戶的檢測(cè)性能越好，檢測(cè)結(jié)果越準(zhǔn)確；次用戶的信噪比越小，次用戶的檢測(cè)性能越差，檢測(cè)結(jié)果越不夠準(zhǔn)確。因此，具有最小信噪比的協(xié)同次用戶往往檢測(cè)性能較差，如果允許其作為協(xié)作次用戶參與到分簇內(nèi)的協(xié)作檢測(cè)，將會(huì)降低整個(gè)分簇的檢測(cè)性能；為了有效利用分簇內(nèi)的各次用戶，又可以保證分簇內(nèi)的整體檢測(cè)性能，因此可以將檢測(cè)性能不夠穩(wěn)定的次用戶作為該分簇的簇內(nèi)感知融合中心；這樣既避免了該最小信噪比的次用戶對(duì)簇內(nèi)協(xié)同檢測(cè)性能帶來(lái)的不利影響，又可以充分利用該次用戶單獨(dú)負(fù)責(zé)簇內(nèi)的檢測(cè)結(jié)果融合，從而也就保證了簇內(nèi)更多信噪比較高的次用戶參與到協(xié)同檢測(cè)中，從而大大提高簇內(nèi)協(xié)同檢測(cè)的準(zhǔn)確性；例如，在含有協(xié)作次用戶的第一個(gè)分簇(-∞,1dB]的區(qū)間段內(nèi)，處于該分簇區(qū)間段(-∞,1dB]內(nèi)的各協(xié)作次用戶的信噪比分別為0.8dB、0.6dB、0.5dB和0.3dB，則該分簇內(nèi)最大信噪比0.8dB所對(duì)應(yīng)的協(xié)作次用戶即為該分簇的簇首次用戶，該分簇內(nèi)最小信噪比0.3dB所對(duì)應(yīng)的協(xié)作次用戶即為該分簇的簇內(nèi)感知融合中心；步驟5，頻譜感知融合中心根據(jù)M4個(gè)分簇對(duì)應(yīng)的簇內(nèi)協(xié)同次用戶的信噪比以及輔助協(xié)同次用戶集合S2內(nèi)所有輔助協(xié)同次用戶的信噪比，得到M4個(gè)分簇對(duì)應(yīng)的主協(xié)同貢獻(xiàn)系數(shù)δl以及輔助協(xié)同次用戶集合S2的輔助協(xié)同貢獻(xiàn)系數(shù)其中：M4個(gè)分簇各自對(duì)應(yīng)的主協(xié)同貢獻(xiàn)系數(shù)輔助協(xié)同次用戶集合S2的輔助協(xié)同貢獻(xiàn)系數(shù)其中，表示第l個(gè)分簇Cl內(nèi)的第r個(gè)協(xié)同次用戶CRr的信噪比，ml表示第l個(gè)分簇Cl內(nèi)所有協(xié)同次用戶的總數(shù)目且ml≠M(fèi)4，M2表示輔助協(xié)同次用戶集合S2內(nèi)所有輔助協(xié)同次用戶的總數(shù)目；SNRq表示輔助協(xié)作次用戶集合S2內(nèi)第q個(gè)協(xié)作次用戶對(duì)應(yīng)的信噪比；表示第3個(gè)分簇內(nèi)第2個(gè)協(xié)作次用戶對(duì)應(yīng)的信噪比；步驟6，頻譜感知融合中心根據(jù)步驟3中各次用戶發(fā)送來(lái)的能量檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量情況以及步驟5中的分簇情況，搜索得到各分簇內(nèi)的次用戶列表；例如，分簇C1內(nèi)的次用戶列表為“CR1、CR2、CR3”，分簇C2內(nèi)的次用戶列表為“CR4”，分簇C3內(nèi)的次用戶列表為“CR5、CR6”。步驟7，頻譜感知融合中心根據(jù)步驟6中得到的各分簇所對(duì)應(yīng)的次用戶列表以及步驟5中所對(duì)應(yīng)的主協(xié)同貢獻(xiàn)系數(shù)、輔助協(xié)同貢獻(xiàn)系數(shù)，得到主協(xié)同次用戶集合以及輔助協(xié)同次用戶集合所對(duì)應(yīng)的所有次用戶的歸一化能量檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量；其中，歸一化能量檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量計(jì)算如下：T′=δl·Σl=1M4Σr=1mlTlr+δS2·Σq=1M2Tq;]]>其中，表示第l個(gè)分簇Cl內(nèi)的第r個(gè)協(xié)同次用戶對(duì)應(yīng)的能量檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量，Tq表示輔助協(xié)同次用戶集合S2內(nèi)的第q個(gè)輔助協(xié)同次用戶對(duì)應(yīng)的能量檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量；步驟8，設(shè)定關(guān)于決策門限的能量檢測(cè)優(yōu)化函數(shù)方程ξ，并根據(jù)能量檢測(cè)優(yōu)化函數(shù)方程ξ得到能量檢測(cè)的最佳門限值；其中：關(guān)于決策門限的能量檢測(cè)優(yōu)化函數(shù)方程ξ定義為：ξ=argminPe=PH0·Q(ξ-σn22M4σn4)+PH1·Q(ξ-(1+SNR‾)σn22M4(1+2SNR‾)σn4);]]>能量檢測(cè)的最佳門限值ξopt為：ξopt=ξ|∂Pe∂ξ=0=σn22+σn214+SNR‾2+4SNR‾+2M4·SNR‾ln(PH0PH12SNR‾+1);]]>表示高斯噪聲的噪聲方差；為主用戶PU的授權(quán)頻段處于空閑狀態(tài)H0的概率，為主用戶PU的授權(quán)頻段處于占用狀態(tài)H1的概率；本實(shí)施例中的步驟9，頻譜感知融合中心獲取得到關(guān)于決策門限的能量檢測(cè)優(yōu)化函數(shù)ξ、對(duì)應(yīng)能量檢測(cè)的最優(yōu)門限值ξopt以及步驟7中得到的歸一化能量檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量T'，計(jì)算主用戶的授權(quán)頻段為占用狀態(tài)H1的檢測(cè)概率Pd，并以所得到的該檢測(cè)概率Pd作為M個(gè)次用戶的最終協(xié)同檢測(cè)概率；其中：Pf=Pr(T′>H0)=Q(ξopt-σn22Mσn4),Pd=Pr(T′>H0)=Q(ξopt-(1+SNR‾)σn22M(2SNR‾+1)σn4);]]>Q(z)=∫z∞12πe-12x2dx,SNR‾=1MΣk=1MSNRk;]]>Qd＝Pd；其中，Pf為主用戶的授權(quán)頻段為占用狀態(tài)H1的虛警概率，Pd為主用戶的授權(quán)頻段為占用狀態(tài)H1的檢測(cè)概率；為M個(gè)次用戶所對(duì)應(yīng)信噪比的平均值，Q(z)表示正態(tài)高斯互補(bǔ)積分函數(shù)，Qd表示M個(gè)次用戶的最終協(xié)同檢測(cè)概率。當(dāng)前第1頁(yè)1 2 3